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一种基于跨连CNN+SVR的街道空间品质量化方法

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本发明提供了一种基于跨连CNN+SVR的街道空间品质量化方法，主要涉及利用跨连卷积神经网络提取街景图片特征，并将提取的特征作为支持向量回归模型的输入特征量化街道空间品质。该方法包括：通过收集街景图片并进行处理，制作相应的数据集，进而训练跨连CNN+SVR网络，得到网络的参数模型，利用参数模型进行街道空间品质的量化。本发明充分发挥了机器学习的优越性，减轻了研究人员在街道空间品质调查中的巨大工作量，并为相关研究提供了重要的数据支撑，为城市规划领域研究街道空间品质提供了新思路。

著录项

公开/公告号CN111860039B

专利类型发明专利
公开/公告日2022-08-02

原文格式PDF
申请/专利权人四川大学;
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申请/专利号CN201910341553.6
发明设计人卿粼波;计浩浩;何小海;熊珊珊;王正勇;吴晓红;
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申请日2019-04-26
分类号G06V10/80(2022.01);G06V10/82(2022.01);G06V10/766(2022.01);G06V10/774(2022.01);G06V20/00(2022.01);G06N3/04(2006.01);
代理机构
代理人
地址 610064 四川省成都市武侯区望江路29号
入库时间 2022-09-06 00:38:11

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1. 一种基于跨连CNN+SVR的街道空间品质量化方法 [P] . 中国专利： CN111860039B . 2022.08.02
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